G検定udemy3-1

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問題一覧

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ペンシルバニア大学が開発した世界初の汎用コンピュータを（ア）という。

エニアック（ENIAC）

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 1956年にダートマス大学で行われた研究発表会で、初めての人工知能プログラムである（ア）のデモンストレーションを行った。

ロジック・セオリスト（Logic Theorist）

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。第2次AIブームでは、知識表現に関する研究が盛んだった。概念間の意味関係を表現する（ア）も知識表現の1つである。（ア）で重要な関係性として、継承関係を表す（イ）、属性を表す（ウ）、所有関係を表す（エ）などがある。

意味ネットワーク

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。第2次AIブームでは、知識表現に関する研究が盛んだった。概念間の意味関係を表現する（ア）も知識表現の1つである。（ア）で重要な関係性として、継承関係を表す（イ）、属性を表す（ウ）、所有関係を表す（エ）などがある。

is-aの関係

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。第2次AIブームでは、知識表現に関する研究が盛んだった。概念間の意味関係を表現する（ア）も知識表現の1つである。（ア）で重要な関係性として、継承関係を表す（イ）、属性を表す（ウ）、所有関係を表す（エ）などがある。

part-ofの関係

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。第2次AIブームでは、知識表現に関する研究が盛んだった。概念間の意味関係を表現する（ア）も知識表現の1つである。（ア）で重要な関係性として、継承関係を表す（イ）、属性を表す（ウ）、所有関係を表す（エ）などがある。

hsa-aの関係

シンギュラリティについて、発言者と発言の組み合わせとして、間違っている選択肢を選択してください。

イーロン・マスク：終末論的構想は馬鹿げている

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。サポートベクターマシンにおいて、マージン内側に1つもデータが入らないようにマージンの最大化を行うことを（ア）、マージン内側に一部のデータが入ることを許容しマージンの最大化を行うことを（イ）という。また、どの程度、誤分類を許容するのかを調整する変数を（ウ）という。

ソフトマージン

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。サポートベクターマシンにおいて、マージン内側に1つもデータが入らないようにマージンの最大化を行うことを（ア）、マージン内側に一部のデータが入ることを許容しマージンの最大化を行うことを（イ）という。また、どの程度、誤分類を許容するのかを調整する変数を（ウ）という。

ソフトマージン

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。サポートベクターマシンにおいて、マージン内側に1つもデータが入らないようにマージンの最大化を行うことを（ア）、マージン内側に一部のデータが入ることを許容しマージンの最大化を行うことを（イ）という。また、どの程度、誤分類を許容するのかを調整する変数を（ウ）という。

スラック変数

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。隠れ層に入力する値を、ミニバッチ単位で正規化する手法のことを（ア）という。（ア）は、（イ）が起きにくくなると言われている。

バッチ正規化

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。隠れ層に入力する値を、ミニバッチ単位で正規化する手法のことを（ア）という。（ア）は、（イ）が起きにくくなると言われている。

過学習

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。パルス符号変調を活用して、アナログデータをデジタルデータに変換していくが、このとき3つのステップがある。1つ目のステップでは、連続したアナログ信号を一定時間ごとに測定する（ア）を行う。2つ目のステップでは、ステップ1で求めた数値を離散値で近似する（イ）を行う。3つ目のステップでは、ステップ2で求めた値をビットに対応付ける（ウ）を行う。

標本化

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。パルス符号変調を活用して、アナログデータをデジタルデータに変換していくが、このとき3つのステップがある。1つ目のステップでは、連続したアナログ信号を一定時間ごとに測定する（ア）を行う。2つ目のステップでは、ステップ1で求めた数値を離散値で近似する（イ）を行う。3つ目のステップでは、ステップ2で求めた値をビットに対応付ける（ウ）を行う。

量子化

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。パルス符号変調を活用して、アナログデータをデジタルデータに変換していくが、このとき3つのステップがある。1つ目のステップでは、連続したアナログ信号を一定時間ごとに測定する（ア）を行う。2つ目のステップでは、ステップ1で求めた数値を離散値で近似する（イ）を行う。3つ目のステップでは、ステップ2で求めた値をビットに対応付ける（ウ）を行う。

符号化

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。マイナンバー、遺伝子情報など個人を識別するものを（ア）という。また、個人情報データベースで管理されている個人情報を（イ）という。

個人識別符号

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。マイナンバー、遺伝子情報など個人を識別するものを（ア）という。また、個人情報データベースで管理されている個人情報を（イ）という。

個人データ

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。別の因子による影響を取り除いた2変数間の相関係数のことを（ア）という。

偏相関係数

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。強化学習において、行動価値関数から返ってきた値のことを（ア）という。（ア）を最適化する手法には（イ）や（ウ）がある。

Q値

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。強化学習において、行動価値関数から返ってきた値のことを（ア）という。（ア）を最適化する手法には（イ）や（ウ）がある。

Q学習

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。強化学習において、行動価値関数から返ってきた値のことを（ア）という。（ア）を最適化する手法には（イ）や（ウ）がある。

SARSA

活性化関数に関する説明として、最も適切な選択肢を選択してください。

目的によって適切な関数が存在する

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。企業や個人が保有している経験や情報などを管理するためのデータベースのことを（ア）という。また、（ア）から答えを導き出す仕組みを（イ）という。

知識ベース

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。企業や個人が保有している経験や情報などを管理するためのデータベースのことを（ア）という。また、（ア）から答えを導き出す仕組みを（イ）という。

推論エンジン

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。予測値と実際の値の関係によって真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性に分けられる。例えば、間違っているものを間違っていると判断されることを（ア）、正しいものを正しいと判断されることを（イ）という。

真陰性

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。予測値と実際の値の関係によって真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性に分けられる。例えば、間違っているものを間違っていると判断されることを（ア）、正しいものを正しいと判断されることを（イ）という。

真陽性

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。勾配降下法には、（ア）や（イ）などがある。（ア）とは学習データ全体の誤差を求め、パラメータを更新していく手法のことであり、（イ）とはランダムに抜き出した学習データの誤差を求め、繰り返しパラメータを更新していく手法のことである。

最急降下法

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。勾配降下法には、（ア）や（イ）などがある。（ア）とは学習データ全体の誤差を求め、パラメータを更新していく手法のことであり、（イ）とはランダムに抜き出した学習データの誤差を求め、繰り返しパラメータを更新していく手法のことである。

確率的勾配降下法

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間の神経回路を模倣した数理モデルを（ア）という。

ニューラルネットワーク

エキスパートシステムの研究が盛んだった第2次人工知能ブームが過ぎ去った原因として、最も不適切な選択肢を選択してください。

簡単な問題しか解くことができず実務的ではなかったため

2012年のILSVRCでは、ディープラーニングを用いたモデルで優勝したが、以前のILSVRCで優勝していたモデル及びILSVRCの説明として、最も適切な選択肢を選択してください。

基本的に特徴量は人間が決めていた

自らの判断で自律的に振る舞うエージェントに基づき分類したとき、「単純な制御プログラム（ルールベースの制御）」の説明として最も適切な選択肢を選択してください。

あらかじめ決められた設定に基づいて振る舞うプログラム

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。データを訓練データとテストデータに分割して検証を行うことを（ア）という。

交差検証

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。限定した領域でシステムが全ての運転タスクを実施するのは（ア）である。

レベル4

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。セマンティックセグメンテーションの代表的な手法として（ア）や（イ）などがある。（ア）はエンコーダとデコーダの間にPyramid Pooling Moduleが設けられたモデルである。（イ）はDilated Convolution（Atrous Convolution）を採用しているモデルである。

PSPNet

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。セマンティックセグメンテーションの代表的な手法として（ア）や（イ）などがある。（ア）はエンコーダとデコーダの間にPyramid Pooling Moduleが設けられたモデルである。（イ）はDilated Convolution（Atrous Convolution）を採用しているモデルである。

DeepLab

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。一般に、ニューラルネットワークに設定するパラメータの初期値は、活性化関数がシグモイド関数やtanh関数の場合は（ア）の初期値、ReLU関数の場合は（イ）の初期値が良いとされている。

Xavier

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。一般に、ニューラルネットワークに設定するパラメータの初期値は、活性化関数がシグモイド関数やtanh関数の場合は（ア）の初期値、ReLU関数の場合は（イ）の初期値が良いとされている。

ランダムフォレストに関する説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

特徴量の重要度は、ディープラーニングと同様に分からない

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。並列処理により学習の高速化、離れた単語同士の関係もうまく捉えることができるようになったモデルを（ア）という。また、（ア）はRNNの代わりに、入力文内、出力文内の単語間の関連度を計算する（イ）を使用している。さらに、（ア）は入力文と出力文の単語間の関連度を計算する（ウ）も使用している。

トランスフォーマー

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。並列処理により学習の高速化、離れた単語同士の関係もうまく捉えることができるようになったモデルを（ア）という。また、（ア）はRNNの代わりに、入力文内、出力文内の単語間の関連度を計算する（イ）を使用している。さらに、（ア）は入力文と出力文の単語間の関連度を計算する（ウ）も使用している。

Self-Attention

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。並列処理により学習の高速化、離れた単語同士の関係もうまく捉えることができるようになったモデルを（ア）という。また、（ア）はRNNの代わりに、入力文内、出力文内の単語間の関連度を計算する（イ）を使用している。さらに、（ア）は入力文と出力文の単語間の関連度を計算する（ウ）も使用している。

Source-Target Attention

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械学習モデルにおいて人間があらかじめ設定するパラメータのことを（ア）という。（ア）には、学習率やニューラルネットワークの層の数などがある。

ハイパーパラメータ

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。多層パーセプトロンは、入力層から出力層にかけて信号が伝播するため（ア）と呼ばれている。

順伝播型ニューラルネットワーク

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 HTTP・HTTPS通信によってやりとりするアプリケーションプログラミングインタフェースを（ア）という。

Web API

人工知能には、ブームと冬の時代が存在する。ブームと冬の時代に関する説明として最も適切な選択肢を選択してください。

第2次人工知能ブームが終わった後でも、探索や推論の研究が行われている

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。正則化にL1ノルムを適用したものを（ア）、正則化にL2ノルムを適用したものを（イ）という。

L1正則化

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。正則化にL1ノルムを適用したものを（ア）、正則化にL2ノルムを適用したものを（イ）という。

L2正則化

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械学習において、データの投入方法として（ア）、（イ）、（ウ）がある。（ア）とは訓練データをいくつかのグループに分けて、各グループごとにモデルを学習させる手法であり、（イ）とはランダムに訓練データを1件ずつ投入してモデルを学習させる手法であり、（ウ）とは訓練データ全体を投入してモデルを学習させる手法である。

ミニバッチ学習

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械学習において、データの投入方法として（ア）、（イ）、（ウ）がある。（ア）とは訓練データをいくつかのグループに分けて、各グループごとにモデルを学習させる手法であり、（イ）とはランダムに訓練データを1件ずつ投入してモデルを学習させる手法であり、（ウ）とは訓練データ全体を投入してモデルを学習させる手法である。

オンライン学習

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械学習において、データの投入方法として（ア）、（イ）、（ウ）がある。（ア）とは訓練データをいくつかのグループに分けて、各グループごとにモデルを学習させる手法であり、（イ）とはランダムに訓練データを1件ずつ投入してモデルを学習させる手法であり、（ウ）とは訓練データ全体を投入してモデルを学習させる手法である。

バッチ学習

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。無作為に選ばれた訓練データで学習した決定木を複数作成し、決定木で予測された結果の多数決でモデル全体の最終的な出力を決定する手法を（ア）という。（ア）は、木の数が多くなっても（イ）が起きにくいという特徴がある。

ランダムフォレスト

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。無作為に選ばれた訓練データで学習した決定木を複数作成し、決定木で予測された結果の多数決でモデル全体の最終的な出力を決定する手法を（ア）という。（ア）は、木の数が多くなっても（イ）が起きにくいという特徴がある。

過学習

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。仮想空間と現実空間を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、新たな未来社会と日本が提唱する未来社会のコンセプトを（ア）という。

Society 5.0

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間の頭や足などの関節位置を予測することを（ア）という。（ア）の代表的なモデルに（イ）がある。

姿勢推定

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間の頭や足などの関節位置を推定することを（ア）という。（ア）の代表的なモデルに（イ）がある。

Open Pose

チェス、将棋、オセロ、囲碁を、探索の組み合わせの数が少ない順から並べると、どのようになるか以下の選択肢から選んでください。

オセロ、チェス、将棋、囲碁

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。信用割当問題は、（ア）によって解決された。

誤差逆伝播法

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。階層ありのクラスタリングには、（ア）がある。

ウォード法

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。一般的なニューラルネットワークは、各ユニットは次の層の全てのユニットと結合しているが、CNNの畳み込み層やプーリング層の各ユニットは、次の層の特定のユニットのみと結合している。これを（ア）という。

局所結合

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 1997年当時の世界チャンピオンに優勝した、IBMが開発したチェス専用の人工知能を（ア）と言います。

ディープ・ブルー

メタデータの説明として、最も適切な選択肢を選択してください。

データの情報が記述されたデータのこと

畳み込みニューラルネットワークの畳み込み処理に関する問題である。入力画像のサイズが8 × 18、フィルタがフィルタは4 × 4、パディングが1のとき、特徴マップのサイズは4 × 9であった。このときのストライドとして、最も適切な選択肢を選択してください。

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2019年、非人道的な兵器を規制する（ア）の締約国は、兵器による攻撃の判断には人間が関与しなければならないとする国際指針を採択した。

CCW

モデルを軽量化する理由は様々なものがある。そこで、軽量化する理由として不適切な選択肢を選択してください。

モデルを軽量化することで精度を高めることができるため

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。相関関係のある変数をまとめてより少ない変数に要約する分析手法を主成分分析という。また、まとめられた少ない変数を（ア）という。データを要約するメリットは、（イ）である。

主成分

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。相関関係のある変数をまとめてより少ない変数に要約する分析手法を主成分分析という。また、まとめられた少ない変数を（ア）という。データを要約するメリットは、（イ）である。

計算量を減らすことができること

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。単純パーセプトロンでは、活性化関数として（ア）が使われている。

ステップ関数

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。畳み込み層ではカーネルを使用して画像の特徴を抽出する。このとき、カーネルは複数用意されており、カーネルの数の特徴マップが作成される。この数を（ア）という。

チャンネル数

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械翻訳の研究は長年行われている。1970年代後半は（ア）が一般的だったが、1990年以降は（イ）が一般的になった。しかし、文章を理解していないため、実用レベルではなかった。現在は、ニューラルネットワークを活用した（ウ）が台頭してきた。（ウ）は、精度が高く、実務でも使用されるようになってきた。

ルールベース機械翻訳

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械翻訳の研究は長年行われている。1970年代後半は（ア）が一般的だったが、1990年以降は（イ）が一般的になった。しかし、文章を理解していないため、実用レベルではなかった。現在は、ニューラルネットワークを活用した（ウ）が台頭してきた。（ウ）は、精度が高く、実務でも使用されるようになってきた。

統計的機械翻訳

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。機械翻訳の研究は長年行われている。1970年代後半は（ア）が一般的だったが、1990年以降は（イ）が一般的になった。しかし、文章を理解していないため、実用レベルではなかった。現在は、ニューラルネットワークを活用した（ウ）が台頭してきた。（ウ）は、精度が高く、実務でも使用されるようになってきた。

ニューラル機械翻訳

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。大量のデータをもとにデータの関係性を見つけ出す手法のことを（ア）という。

アソシエーション分析

現在、モデルの局所的な解釈を可能にするアプローチが考えられており、SHAPやLIMEなどといった手法がある。LIMEの説明として、正しい選択肢を選んでください。

複雑なモデルを単純な線形回帰で近似させることで、どの特徴が推論に影響を与えたのかを示す手法

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。内閣府がAIを活用するにあたって社会が考慮すべき基本原則である（ア）を公開した。また、OECDはAIに関するガイドラインとして（イ）を発表した。

人間中心のAI社会原則

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。内閣府がAIを活用するにあたって社会が考慮すべき基本原則である（ア）を公開した。また、OECDはAIに関するガイドラインとして（イ）を発表した。

AIに関する理事会勧告

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ラッソ回帰とリッジ回帰を組み合わせたものを（ア）という。

Elastic Net

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。データ分析やモデル構築などの仕事を行う人のことを（ア）という。

データサイエンティスト

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ロボットの一連の動作を1つのディープラーニングネットワークで実現する学習方法を（ア）という。

一気通貫学習

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。協調フィルタリングは、（ア）で使われる手法の1つである。

レコメンデーションシステム

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。探索などを活用してロボットの行動計画を作成することを（ア）といい、前提条件、行動、結果を組み合わせて記述していく（イ）が有名である。

プランニング

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。探索などを活用してロボットの行動計画を作成することを（ア）といい、前提条件、行動、結果を組み合わせて記述していく（イ）が有名である。

STRIPS

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 2014年のILSVRCで優勝したGoogLeNetは、複数のフィルタサイズで畳み込み処理を並列で行う（ア）を採用している。

インセプションモジュール（Inceptionモジュール）

オートエンコーダの説明として、最も不適切な選択肢を選択してください。

誤差逆伝播法を活用して一気に学習を行う

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ロジスティック回帰では、線形回帰からデータがあるクラスに属する確率の（ア）を求め、（ア）を（イ）の形に変形し、最終的にどのクラスにデータが属するかを予測している。

対数オッズ

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。ロジスティック回帰では、線形回帰からデータがあるクラスに属する確率の（ア）を求め、（ア）を（イ）の形に変形し、最終的にどのクラスにデータが属するかを予測している。

シグモイド関数（ソフトマックス関数）

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間が使っている言語をコンピュータに処理させることを自然言語処理という。自然言語処理の分析には、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）では、文章を意味を持つ最小の単位に切り分けて解析を行う。（イ）では、（ア）で分解した単語間の関係性を解析を行う。（ウ）では、（イ）を行った文の意味を正しく解釈するために行う解析を行う。（エ）では、文を超えて、文章全体の意味を解析を行う。

形態素解析

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間が使っている言語をコンピュータに処理させることを自然言語処理という。自然言語処理の分析には、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）では、文章を意味を持つ最小の単位に切り分けて解析を行う。（イ）では、（ア）で分解した単語間の関係性を解析を行う。（ウ）では、（イ）を行った文の意味を正しく解釈するために行う解析を行う。（エ）では、文を超えて、文章全体の意味を解析を行う。

構文解析

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間が使っている言語をコンピュータに処理させることを自然言語処理という。自然言語処理の分析には、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）では、文章を意味を持つ最小の単位に切り分けて解析を行う。（イ）では、（ア）で分解した単語間の関係性を解析を行う。（ウ）では、（イ）を行った文の意味を正しく解釈するために行う解析を行う。（エ）では、文を超えて、文章全体の意味を解析を行う。

意味解析

（エ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人間が使っている言語をコンピュータに処理させることを自然言語処理という。自然言語処理の分析には、（ア）、（イ）、（ウ）、（エ）などがある。（ア）では、文章を意味を持つ最小の単位に切り分けて解析を行う。（イ）では、（ア）で分解した単語間の関係性を解析を行う。（ウ）では、（イ）を行った文の意味を正しく解釈するために行う解析を行う。（エ）では、文を超えて、文章全体の意味を解析を行う。

文脈解析

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AI開発の原則に関する議論は世界中で行われている。例えば、AmazonやGoogleなどアメリカのIT企業を中心に組織された（ア）は、AIに関する倫理原則として「信条」を公開した。他にも、NPO法人であるFuture of Life Instituteが提案した（イ）がある。（イ）は倫理に関する23の原則をまとめたガイドラインのことである。また、IEEE（米国電気電子学会）はAIに関するガイドラインとして（ウ）を公表している。

Partnership on AI

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AI開発の原則に関する議論は世界中で行われている。例えば、AmazonやGoogleなどアメリカのIT企業を中心に組織された（ア）は、AIに関する倫理原則として「信条」を公開した。他にも、NPO法人であるFuture of Life Instituteが提案した（イ）がある。（イ）は倫理に関する23の原則をまとめたガイドラインのことである。また、IEEE（米国電気電子学会）はAIに関するガイドラインとして（ウ）を公表している。

アシロマAI原則

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 AI開発の原則に関する議論は世界中で行われている。例えば、AmazonやGoogleなどアメリカのIT企業を中心に組織された（ア）は、AIに関する倫理原則として「信条」を公開した。他にも、NPO法人であるFuture of Life Instituteが提案した（イ）がある。（イ）は倫理に関する23の原則をまとめたガイドラインのことである。また、IEEE（米国電気電子学会）はAIに関するガイドラインとして（ウ）を公表している。

倫理的に調和された設計

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。クラスタリングで使用されるモデルの1つで、文章などを複数のクラスタに分類していくモデルを（ア）という。（ア）の代表的な手法には、（イ）などがある。

トピックモデル

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。クラスタリングで使用されるモデルの1つで、文章などを複数のクラスタに分類していくモデルを（ア）という。（ア）の代表的な手法には、（イ）などがある。

潜在的ディリクレ配分法

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人工知能の理論などは数多く存在したが計算コストが高いことから実施できないことが多かった。しかし、（ア）の性能が向上したことで計算コストは低くなった。その結果、多くの人工知能が開発されるようになった。また、（ア）の集積密度は18ヶ月で2倍になるという経験則のことを（イ）という。（ア）には、CPUやGPU以外にも、GPGPUやGoogleが開発した機械学習に特化した演算処理装置である（ウ）などがある。

半導体

（イ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人工知能の理論などは数多く存在したが計算コストが高いことから実施できないことが多かった。しかし、（ア）の性能が向上したことで計算コストは低くなった。その結果、多くの人工知能が開発されるようになった。また、（ア）の集積密度は18ヶ月で2倍になるという経験則のことを（イ）という。（ア）には、CPUやGPU以外にも、GPGPUやGoogleが開発した機械学習に特化した演算処理装置である（ウ）などがある。

ムーアの法則

（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。人工知能の理論などは数多く存在したが計算コストが高いことから実施できないことが多かった。しかし、（ア）の性能が向上したことで計算コストは低くなった。その結果、多くの人工知能が開発されるようになった。また、（ア）の集積密度は18ヶ月で2倍になるという経験則のことを（イ）という。（ア）には、CPUやGPU以外にも、GPGPUやGoogleが開発した機械学習に特化した演算処理装置である（ウ）などがある。

TPU

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。 DQNでは行動価値関数の関数近似を（ア）で求める。

CNN

100

（ア）に最もよく当てはまる選択肢を選んでください。技術者を支援する無料のサービスやプラットフォームは数多く存在する。例えば、論文の検索サービスである（ア）、強化学習のシミュレーション用プラットフォームである（イ）、データサイエンティストやエンジニアなどがモデルや分析手法の精度などを競い合うプラットフォームである（ウ）などがある。

Google Scholar

G検定

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G検定udemy3-2

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G検定udemy1-1

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G検定udemy4-2

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G検定udemy2-2

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G検定udemy2-1

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G検定udemy4-1

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G検定udemy1-2

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